Giovedì scorso si è tenuto un nuovo appuntamento della Knowledge Leader Community powered by Aryanna, dedicato a un tema tanto centrale quanto sfuggente: i KPI del Knowledge Management.
Nella tavola rotonda abbiamo provato a stimolare un confronto aperto e ricco di prospettive e ciò che emerso racconta una verità molto più profonda e diffusa di quanto immaginiamo.
Un punto fermo: il valore del KM è difficile da dimostrare
Se c’è un elemento su cui tutti i partecipanti si sono trovati d’accordo, è questo: dimostrare il valore del Knowledge Management resta una sfida aperta.
Non solo nella fase operativa, ma già a monte, quando si tratta di ottenere budget e sponsorship. I board, spesso, non percepiscono chiaramente il contributo del KM e faticano a collegarlo a risultati tangibili e immediati.
Questo porta a una conseguenza ben nota: si finisce per misurare ciò che è facile, non ciò che è davvero significativo.
KPI “facili” vs KPI “giusti”
Accessi, numero di articoli, tassi di utilizzo: metriche utili, sì, ma raramente sufficienti a raccontare il reale impatto della conoscenza.
Durante il confronto è emerso come, nella pratica, pochi siano riusciti a identificare una vera “unità di misura del successo” del KM. Dove invece il legame è più chiaro, ad esempio nel Customer Care, i KPI restano quelli classici del mondo call center (tempi di risposta, first contact resolution, ecc.), con il KM che agisce più come leva abilitante che come oggetto diretto di misurazione.
Nei casi più maturi, il marketing inizia a utilizzare questi dati per orientare strategie e azioni, creando un primo ponte tra conoscenza e valore di business.
Il vero gap: percezione, non (solo) misurazione
Più che un problema di KPI, sembra emergere un problema di percezione. Chi lavora nel Knowledge Management tende a vedere il valore nella qualità, nella continuità, nella capacità di abilitare decisioni migliori. Chi guida l’azienda, invece, cerca indicatori chiari, sintetici, comparabili.
Il risultato è un disallineamento che rischia di portare a due derive opposte: semplificare eccessivamente il valore del KM riducendolo a numeri poco rappresentativi oppure rinunciare a misurarlo davvero, rifugiandosi in concetti difficili da comunicare.
E non è un segnale negativo isolato, né tantomeno locale. I contributi emersi anche da contesti internazionali confermano che questo “gap di percezione” è oggi uno dei temi più discussi nella comunità globale del Knowledge Management.
Perché proprio adesso? Il 2026 sta segnando un punto di svolta, soprattutto per l’impatto dell’Intelligenza Artificiale. Da un lato, l’AI sta riportando il Knowledge Management al centro dell’attenzione: sempre più organizzazioni si rendono conto che senza una conoscenza ben strutturata, governata e di qualità, anche le tecnologie più avanzate perdono efficacia. Dall’altro, sta emergendo con forza un equivoco diffuso, cioè l’idea che il KM sia semplicemente una “repository di contenuti”.
È proprio qui che l’AI sta facendo emergere i limiti. Per funzionare davvero, i sistemi intelligenti hanno bisogno di conoscenza curata e affidabile. E molte aziende stanno scoprendo, spesso proprio grazie all’introduzione dell’AI, di avere lacune profonde in contenuti frammentati, non aggiornati, non governati.
In questo senso, il momento attuale rappresenta anche un’opportunità. Mai come oggi il Knowledge Management ha la possibilità di rendere visibile il proprio valore, non solo come sistema di organizzazione dei contenuti, ma come infrastruttura critica per il funzionamento stesso delle organizzazioni intelligenti.
La sfida, allora, non è solo trovare nuovi KPI, ma costruire una narrazione diversa: una che parli anche di resilienza organizzativa, protezione del capitale intellettuale e vantaggio competitivo nel lungo periodo.
Quando misurare diventa controproducente
Un altro tema, rimasto sullo sfondo ma cruciale, riguarda il limite della misurazione. In un contesto sempre più orientato ai dati, il rischio è quello di comprimere dimensioni fondamentali del Knowledge Management: fiducia, scambio informale, serendipity. Tutti elementi difficili da tracciare, ma essenziali per la circolazione della conoscenza.
Nell’ambito di questo punto della discussione, è stata riportata l’esperienza di alcune aziende nella gestione e, soprattutto, valorizzazione dei feedback sulla Knowledge Base: un ponte di fiducia tra chi cura i contenuti e chi ne fruisce, il metro dell’affidabilità e della partecipazione collettiva alla gestione della conoscenza aziendale, di cui avevamo parlato poco tempo fa in questo articolo.
L’elefante nella stanza: l’Intelligenza Artificiale
Infine, uno spunto che merita di essere approfondito nei prossimi incontri: l’impatto dell’Intelligenza Artificiale. L’AI non è solo uno strumento per gestire meglio la conoscenza. Sta cambiando il concetto stesso di “sapere” e di “esperto”. Se una macchina può sintetizzare anni di esperienza in pochi secondi, come cambia il valore percepito del contributo umano?
E ancora: l’AI ci aiuterà davvero a misurare meglio il KM o rischia di creare un’illusione di efficienza, dietro cui si nasconde un indebolimento del pensiero critico?
Più domande che risposte (ed è un buon segno)
Questo incontro non ha prodotto framework pronti all’uso né soluzioni definitive. Ma ha fatto emergere con chiarezza una realtà: il tema dei KPI nel Knowledge Management è ancora aperto, complesso e, soprattutto, profondamente strategico.
Forse il punto non è uscire da questi momenti con risposte perfette, ma con domande migliori. E da qui possiamo ripartire, insieme, per costruire una visione del KM che non si limiti a “contare” la conoscenza, ma riesca finalmente a raccontarne il valore.
